客観的分類

「みにくいアヒルの子定理」とは、初期段階ではパフォーマンスが低いAIモデルが、十分なデータとトレーニングによって大幅に向上するという現象です。これは、醜いアヒルの子が美しい白鳥に成長する寓話にちなんでいます。この定理は、AIの開発における重要な原則であり、初期のパフォーマンスに惑わされないことを示唆しています。忍耐強くトレーニングを続ければ、優れた性能を発揮する可能性が秘められているのです。